HFNR 230301 Natuvion nVision 01-23 Einzelseiter-Web (1) - Flipbook - Seite 60
DATA QUALITY & INTEGRITY
Bei einer Transformation spielen
die Altlasten eine zentrale Rolle.
Am besten, man nimmt nur die Daten
mit, die man wirklich braucht.
Was muss man bei der technischen
Umsetzung beachten?
K: Auch bei der technischen
Umset¦}ng ist das ģema Altlasten
extrem wichtig. Am besten nimmt
man nur die Daten mit, die man
auch wirklich braucht. Ein Businesspartner,
dessen Daten zehn Jahre alt sind und der seitdem
nichts mehr gemacht hat, den muss ich nicht
mit bernehmen. Das ist Q}atsch, der hilij
keinem weiter, der ist wahrscheinlich längst
}mge¦ogen, geka}ij orden oder om Markt
verschwunden. Technisch tut man sich in der
Datenmigration in SAP S/4HANA immer dann
scher, enn die DatenÑ}alität schlecht ist.
Und ir können die DatenÑ}alität nicht
allein optimieren. Dafür braucht es auch
das Know-how der Mitarbeiter beim Kunden.
B: Aus meiner Sicht gilt es, alle
Data Owner bzw. Fachbereiche
mitzunehmen. Das gilt für alle
Projekte in diesem Umfeld, denn
der Change muss gut moderiert werden. Das
eine ist die technische Seite, das andere die
pschologische. Wenn man Daten bereinigt
oder Datensätze minimiert, fehlen Daten,
die man früher hatte. Wenn zum Beispiel das
Geburtsdatum des Ansprechpartners im
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Einkauf plötzlich weg ist, bedeutet das für
Mitarbeiter Veränderung. Der Verlust von
Informationen, die sie vielleicht bisher genutzt
haben, erzeugt natürlich auch immer Ängste.
Der Eĥekt ist manchmal größer, als man gla}bt.
K: Das ist tatsächlich ein wichtiger
Punkt, Burkhard. Und deswegen
etablieren wir im Rahmen der SAP
S/4HANA-Einfhr}ngen gerne
eine weitere Rolle. Den Data Steward. Denn in
den Transformationsprojekten bra}chen ir
jemanden, der beispielseise bei den K}ndendaten weiß, welches Feld wo, wie und warum
genutzt wird. Und das unternehmensweit und
in allen angeschlossenen Sstemen. Egal ob
Salesforce, Service Cloud oder Sales Cloud
oder Marketing-Automation-Plattformen.
Diese Person sitzt nicht in den Fachabteilungen,
sondern ist übergreifend sehr eng vernetzt mit
den Data Ownern der Fachabteilungen. Damit
hat der Data Steward eine starke GovernanceKomponente }nd Q}alitätssicher}ngs-Sicht.
Und das unternehmensweit. Die Kombination
Data Owner und Data Steward unterstützt
Unternehmen massi, mit Soijare-Tools
unterschiedlicher Art zu agieren und dabei
die DatenÑ}alität ¦} steigern. Gemeinsam
haben sie die Aufgabe, Daten kontinuierlich zu
vereinfachen, zu automatisieren oder Regeln
dafr ¦} deĴnieren. Und natrlich den Erfolg
ihrer Aktivitäten zu überwachen.
